Meta revelou um modelo inovador de inteligência artificial, Brain2qwerty, capaz de decodificar a atividade cerebral em texto com até 80% de precisão. e a linguagem, representa um passo significativo em não invasivos interface cerebral (bci) Pesquisa.
o sistema usa Magnetoencefalografia (MEG) Tecnologia, um método não invasivo para registrar a atividade cerebral, para analisar sinais neurais como sentenças de tipo de participantes. No entanto, embora promissores, o sistema permanece confinado a configurações de laboratório devido a restrições técnicas e logísticas. >
O trabalho da Meta reflete o crescente interesse no BCIS, invasivo e não invasivo. A empresa entrou originalmente no campo em 2017 com o objetivo ambicioso de criar um dispositivo vestível de leitura cerebral para uso do consumidor.
Enquanto o projeto foi descontinuado após quatro anos, meta-girou à pesquisa fundamental da neurociência. De acordo com Jean-Rémi King, o chefe da equipe do Meta’s Brain & Ai, o objetivo atual é descobrir”os princípios da inteligência”estudando a arquitetura do cérebro, em vez de focar em produtos comerciais.
Esta pesquisa alinham-se com esforços mais amplos no campo, como o trabalho de Neuralink com implantes invasivos e os recentes avanços em técnicas não invasivas, como ressonância magnética funcional (fMRI)./H2>
No centro da conquista da Meta, o modelo de IA de várias camadas, que decifra a atividade neural em texto legível >
A IA processou esses dados em três estágios: um módulo convolucional analisou os sinais de MEG bruto, um modelo de transformador interpretou o contexto no nível da sentença e um modelo de idioma refinou os resultados no texto. 80% dos caracteres digitados com precisão, definindo uma nova referência para decodificação neural não invasiva./2025/02/from-thought-to-action-how-a-hierarquia–neural-dynamics-supports-language-production-vie-meta-1024×748.jpg”>Source: meta
meg significativamente superado eletroencefalografia (EEG) , outra técnica não invasiva, na precisão da decodificação. Enquanto o MEG alcançou uma taxa de erro de caracteres (CER) de 32%, o CER do EEG foi muito maior em 67%. Segundo King, “Meg reduz significativamente a lacuna entre sistemas invasivos e não invasivos.”
O sistema teve um desempenho ainda melhor para determinados participantes, alcançando taxas de erro tão baixas quanto 19%, destacando seu potencial como uma ferramenta Para aplicações futuras, pesquisadores da Meta escrevem em seus Artigo :
“Nossas análises indicam que esse decodificante benefícios de dois fatores principais. A arquitetura, combinada com um modelo de linguagem de nível de caractere pré-treinado, supera substancialmente os modelos padrão. Atinge um cer tão baixo quanto 19%. H3>
A magnetoencefalografia é um método não invasivo que registra os campos magnéticos gerados pela atividade neuronal. Comparado ao EEG, o MEG oferece uma relação sinal/ruído mais alta, permitindo uma decodificação neural mais precisa.
No entanto, a tecnologia não é isenta de desafios. Os scanners MEG são grandes, caros-que atraem milhões de dólares-e requerem salas magneticamente protegidas para operar. Mesmo movimentos menores dos participantes podem atrapalhar a precisão das gravações. No entanto, tecnologias emergentes como ímãs bombeados opticamente (OPMS) poderiam oferecer um caminho, os pesquisadores de Meta explique em seu artigo P>
“Finalmente, enquanto Meg supera o EEG, os sistemas MEG atuais, incluindo o usado no presente estudo, não são vestíveis. Isso, no entanto, pode ser resolvido pelo desenvolvimento de novos sensores MEG com base em magnetômetros opticamente bombeados (OPMs). As aplicações além das configurações de laboratório controladas. Campo. P> Além de decodificar a atividade cerebral em texto, a pesquisa da Meta investiga como a linguagem do cérebro processa. , que são então divididos em palavras, sílabas e, finalmente, letras individuais. Essas transformações são sincronizadas intimamente com as ações motoras, como o ato de digitar em um teclado.
De acordo com o co-autor Mingfang Zhang, “Nosso estudo mostra que o cérebro gera uma sequência de representações que começam a partir do nível mais abstrato de representações-do significado de uma frase-e gradualmente os transforma em um Variedade de ações, como o movimento real do dedo no teclado.”
Essa descoberta não apenas avança nossa compreensão da cognição humana, mas também fornece informações valiosas para projetar sistemas de IA que imitam a inteligência humana.
No entanto, o estudo dessas dinâmicas neurais apresenta desafios, principalmente para métodos não invasivos. Ferramenta para capturar o processamento lingüístico do cérebro em tempo real. Abordagem vs. Alternativas invasivas
O foco do Meta em interfaces não invasivas do cérebro-computador o diferencia de concorrentes como o Neuralink, especializado em soluções invasivas. O chip N1 da Neuralink, por exemplo, no ano passado permitiu que um paciente paralisado controlasse um cursor de computador e jogasse xadrez usando apenas seus pensamentos.
Embora esses implantes forneçam maior precisão e taxas de comunicação mais rápidas, eles exigem cirurgia cerebral, limitando sua acessibilidade e aumentando as preocupações éticas. Sistemas, embora tecnologias atuais como Meg ainda enfrentem obstáculos significativos. King observou que “nosso esforço não é nada para os produtos. De fato, minha mensagem é sempre dizer que não acho que exista um caminho para os produtos, porque é muito difícil.”Perseguindo aplicações comerciais imediatas.
No entanto, os sistemas não invasivos têm suas próprias limitações O surgimento de alternativas portáteis, como magnetômetros bombeados opticamente, pode preencher essa lacuna, aproximando os BCIs não invasivos da implantação do mundo real.
